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因子载荷矩阵与成分得分系数矩阵是不是同一概念

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因子载荷矩阵与成分得分系数矩阵是不是同一概念

关键词:主成分因子载荷矩阵,因子载荷 因子得分

用spss19中文版做主成分分析,现在在找方程的系数,看了很多参考论文都是用因子载荷矩阵来得出F1、F2,然后用方差贡献率作为他们的权重;现在我分析的结果有公因子方差、成分矩阵、旋转成分矩阵、成份转换矩阵、成份得分系数矩阵……就是没有因子载荷矩阵,到底怎么得出F1、F2的方程和权重呀?望各位老师同学不吝赐教!

其他解答:主成分分析只是一种方法,而因子分析才能构成一个模型

解决了吗?谈一点自己的理解。
1、factor scores在因子分析里有一个选项,路径是:analyze–>dimension Reduction–>factor–>factor analysis–>scores–>save as variables–>三个方法任选一个就会得出因子得分矩阵。
2、看楼主的分析过程不是主成分分析,主成分分析不需要旋转。(二者的详细区别请参见4中提到的文献)
3、主成分的主成分得分可以近似使用component matrix替代。
4、如果要更仔细的计算参照张文彤《spss 统计分析教程高级篇》。
enjoy.

精彩解答:

Rotated Component Matrix 即为“旋转后的因子载荷矩阵”,即“旋转成分矩阵”。这表示的是因子分析模型的系数。
component score coefficient matrix即成分得分系数矩阵,用来计算公共因子得分。
两者综合得出权重。

因子载荷阵是成分得分系数矩阵还是成分矩阵?因为spss没有因子载荷矩阵。

analyze(分析)->Dimension Reduction(降维)->factor(因子分析)->选中variables(变量)->extraction( 抽取)->correlation matrix( 相关性矩阵) ->unrotated factor solution(未旋转的因子解)->continue(继续)

analyze(分析)->Dimension Reduction(降维)->factor(因子分析)->选中variables(变量)->scores(得分)->display fator score coefficient matrix(显示因子得分矩阵图)->continue(继续)

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